「LINPACK」だけでは評価できないコグニティブ時代のHPCシステムの新常識

　近年、多くの業界でハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）やハイパフォーマンスデータアナリティクス（HPDA）が脚光を浴びている。その背景には、モバイル、IoTといった分野におけるデータ量の急増や、その分析を支えるコグニティブコンピューティング、深層学習、機械学習などの急速な発展がある。

　しかし、従来のHPC／HPDA向け製品で、将来的にデータのほとんどを占めると予想される非構造化データから洞察を引き出すことは容易ではない。その理由は、疎行列アルゴリズムにおいて、データセットが大容量化するにつれ、非構造化データがメモリ階層を移動する際のコストが高くつくことにある。

　それにもかかわらず、HPCシステムのパフォーマンスは、主にプロセッサのフロップス／コアとコア数に依存するベンチマーク「LINPACK」によって評価されているのが現状だ。そこで、本コンテンツでは、計算流体力学や分子動力学などのHPCアプリケーション、ゲノミクスワークフローの各種ベンチマークや事例とともに、コグニティブ時代の非構造化データの分析に求められるHPCシステムの条件を明らかにする。